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課程背景：

在利率市場化與數字化浪潮的雙重沖擊下，銀行零售業務的“跑馬圈地”時代已然終結。我們正面臨一個“客戶主權”的新紀元：增量客戶獲客成本高企，存量客戶價值沉睡難喚醒，傳統打法徹底失效。未來的贏家，絕非產品更豐富的銀行，而是更懂客戶、并能通過科技、數據與AI將這種“懂”轉化為極致個性化體驗的銀行。本課程旨在為您揭開領先銀行與互聯網巨頭如何融合金融本質與科技思維，實現客戶經營范式革命的神秘面紗，為您的業務增長找到第二曲線。

這是一堂為銀行零售業務領軍者與核心團隊量身定制的“涅槃”課程。課程由一位兼具20年銀行零售與互聯網大廠金融板塊實戰經驗的專家領銜，首次系統性解析如何將“銀行的穩健”與“互聯網的敏捷”進行基因級融合。我們將深度解碼平安的“科技賦能”與招行的“服務引領”雙螺旋DNA，并原創性提出“客戶經營北斗七星模型”與“AI驅動客戶躍遷引擎”，不僅帶給您戰略層面的頂層思考，更提供一套涵蓋組織變革、數據應用、AI實戰、公私聯動的完整戰術地圖與工具包，助您徹底打破增長瓶頸。

課程收益：

贏得未來路線圖：獲得一套清晰的、可執行的零售數字化轉型“實施路徑圖”，避免盲目投入與試錯。

解鎖增長新引擎：掌握數據驅動客戶經營的核心能力，實現存量客戶AUM提升的可行路徑

重塑組織戰斗力：學會如何打破部門墻，設計賦能型組織與協同機制，讓前線部隊獲得“科技+數據”的立體火力支援。

沉淀自身方法論：帶走一套包括“客戶分層躍遷模型”、“客戶體驗地圖”、“AI賦能清單”在內的獨家管理工具。

從“經理”到“總監”的思維躍遷：構建技術理解力、數據決策力、生態整合力，擁有領先同行的全局視野和戰略深度。

獲得一套“拿回去就能用”的核武器：掌握精準獲客、客戶防流失、價值提升的具體戰術、話術與工具，次日即可部署團隊實踐。

解決長期困擾的實際難題：帶著您最棘手的業務問題來，在課程中獲得專家的針對性指導與同行的高能碰撞，帶著解決方案離開。

成為組織內部的“變革領袖”：成為兼具金融專業與互聯網思維的“雙棲人才”，在銀行轉型中占據價值高地。

課程對象：

總行：分管零售行領導、零售金融部、網絡金融部、私人銀行部、數據部負責人及核心骨干；分行：分行零售分管行長、零售部總/副總經理、支行行長、客戶經理團隊負責人；一線：精英客戶經理、理財經理

課程方式：

專家講授+案例剖析+互動工作坊/實戰演練；深度融合招行、平安等標桿案例深度解碼與學員自身業務痛點的現場研討，確保學以致用

課程大綱

第一篇：案例篇

第一講：從中國銀行業“零售雙雄”案例說起

導語：他山之石，可以攻玉

一、歡喜：成功時的樣子

1. 平安銀行、招商銀行最近一期年報

2. 行業研究報告《中國銀行業零售業務發展狀況》

實戰演練：用AI通讀和提煉平安銀行和招商銀行零售業務發展狀況、零售客戶經營的特色措施

二、因果：為什么會成為這個樣子

——戰略初心

1. 招商銀行：打造有特色、最好的商業銀行；服務立行；金融+科技

2. 平安銀行：更領先的現代商業銀行；科技賦能、綜合金融

三、法門：采取了哪些關鍵的措施

1. 核心抓手

1）招商銀行：客戶體驗+品牌，修路

2）平安銀行：科技驅動+綜合金融，造車

2. 生產力（工具/方法）

1）招商銀行：APP為王（精細化的客戶分層經營）

2）平安銀行：AI BANK（大數據驅動的精準營銷）

3. 生產關系（組織/機制）

1）招商銀行：“一體兩翼”戰略協同，“因您而變”的服務文化

2）平安銀行：“零售條線事業部制”、“賽馬”機制

4. 考核激勵

1）招商銀行：相對均衡（質量和長期性）

2）平安銀行：極致量化（指標具體、結果導向、績效掛鉤）

5. 集團資源

1）招商銀行：依賴自身力量發展

2）平安銀行：深度依賴集團資源

四、緣起：如何想到這個關鍵戰略

1. 招商銀行：早醒的“先行者”

——對公業務同質化、利差收窄、一卡通、一網通、零售藍海、服務高端

2. 平安銀行：破局的“顛覆者”

——對公業務不良爆發、被逼零售殺出重圍

五、頓悟：從兩個案例中我們提煉出什么結論

1. 從“雙雄”提煉出來的“北斗七星”關鍵要素集

1）定力（戰略決心）

2）畫像（數據洞察）

3）兵器（產品與科技）

4）路徑（客戶旅程）

5）燃料（內容與活動）

6）引擎（組織與考核）

7）舵手（人才與能力）

2. 給其他銀行的啟示

工具：“四合院”模型

1）北房（正房）：戰略與文化——“家主”

2）東廂房：產品與科技——“庫房與工具”

3）西廂房：組織與機制——“家規與賬房”

4）南房（倒座房）：客戶與渠道——“大門與客廳”

5）院子中央：客戶體驗——“庭院”

第二篇：澄清篇

第二講：零售客戶經營的職責邊界和工作內容

導語：零售客戶經營，就是圍繞“客戶”這個中心，在“數據”和“合規”的軌道內，通過“策略”、“觸達”和“組織”手段，最終實現“客戶價值”與“銀行價值”雙贏的所有活動的集合

一、零售客戶經營的目標體系——心圓模型

1. 核心層：核心商業目標-盈利與增長

1）提升客戶的價值貢獻RBP（單筆業務創造的收入、一定周期內創造的所有收入總和）

2）降低經營成本（數字化和自動化的應用；精準營銷降低獲客成本和挽留成本）

3）控制風險（精準風險定價、風險提前識別、避免最終風險）

2. 中間層：關鍵戰略目標-構筑護城河

1）提升客戶資產規模AUM

2）提升客戶粘性和忠誠度

3）擴大高質量客戶基礎

3. 基礎執行目標-客戶互動

1）打造極致的客戶體驗

2）建立深度客戶信任

3）實現精準的需求匹配

二、銀行零售客戶經營工作主要內容

1. 數據與洞察-經營的“大腦”

2. 產品與策略-經營的“武器庫”

3. 渠道與觸達-經營的“四肢”

4. 價值與關系-經營的“靈魂”

5. 組織與保障-經營的“血脈”

三、互聯網思維下的客戶經營啟示

1. 傳統銀行：更關注“核心商業目標”；互聯網思維：更關注“基礎執行目標”

2. 指標關注點：從存款金額. 銷售額轉變為同時關注日活、月活、留存率、轉化率

3. 對客戶視角：從“客戶即賬戶”轉變為“客戶即資產”，全方位需求滿足

4. 合作模式：從“一次性買賣”轉變為“長期客戶關系經營”

5. 客戶躍升：從“靜態價值變現”轉變為“客戶價值培養”

第三講：科技、數據、AI三劍客在零售客戶經營中的應用

導語：科技、數據、AI講客戶經營從一門“藝術”變成一門“科學”；將傳統的“經驗驅動、關系驅動、撒網式”經營模式，升級為“數據驅動、算法驅動、精準式”智能經營模式

一、核心作用

1. 科技的核心作用

1）傳統角色：后臺支撐系統、業務線上化

2）新角色：前臺創新引擎 APP、小程序、API，直接觸達和服務客戶

2. 數據的核心作用

1）傳統角色：事后記錄的“賬本”靜態報表

2）新角色：事前感知的“雷達”，決策和行動的“燃料”

3. AI的核心作用

1）傳統角色：概念及初級應用（客服機器人）

2）新角色：超級大腦、自動化手臂（預測、決策、生成內容）

二、實際應用

1. 獲客：從“廣撒網”到“精準狙擊”

1）數據驅動的精準廣告

2）智能推薦引擎

3）網點智慧廳堂

2. 提升：從“被動等待”到“主動引導”

1）自動化營銷流程

比如：新戶開戶-自動觸發“新手任務”-自動發放獎勵-推薦關聯產品

2）AI智能客服引導：比如：新手登陸APP-主動問候-探尋需求-引導至目標功能

3. 留存與價值提升：從“單向推銷”到“雙向互動”

1）360度客戶視圖與智能預警：整合數據形成客戶統一視圖、預警流失、捕捉價值機會

2）個性化推薦與智能營銷：猜你喜歡、推薦下一步最佳行動，改變“憑直覺”模式

3）智能投顧：基于算法和現代投資理論，進行個性化推薦

4）AI內容生成：自動生成千人千面的營銷文案、營銷活動

挽留：

1）流失預測模型：提前預測、探查原因

2）自動化挽留體系：低危客戶、高危客戶、挽留方案

三、組織落地

1. 文化先行：從“領導決策”到“數據決策”

2. 基礎設施：建設“數據中臺”和“AI中臺”

3. 組織變革：成立“垂直型”敏捷團隊

4. 人才升級：培養“雙棲”人才

第四講：銀行零售客戶經營的核心模型體系

導語：工欲善其事，必先利其器。

一、客戶生命周期模型（Customer Lifecycle）

作用：從時間維度描繪了客戶與銀行關系從開始到結束的完整旅程

1. 核心階段

獲客（Acquisition） → 提升（Activation） → 成熟（Retention） → 衰退（Deterioration） → 流失（Churn/Atrition）

2. 銀行應用

1）獲客：新戶開卡、存款、理財首購

2）提升：引導客戶從單一產品用戶變為多產品用戶

3）成熟：客戶貢獻穩定、資產提升（AUM）、忠誠度高（NPS評分高）

4）衰退：客戶資產下降、交易頻率減少、產品到期后不再續購

5）流失：賬戶注銷、資產全部轉出

價值：戰略地圖，識別客戶所處的階段，并采取相應的經營策略

二、客戶分層模型（Customer Segmentation/Tiering）

作用：用于識別并差異化服務最有價值的客戶

1. 經典模型：RFM模型（及其銀行變種）

1）R（Recency）-最近一次交易時間：客戶多久沒來了？（存款、理財、交易）

2）F（Frequency）-交易頻率：客戶多常來？（如手機銀行登錄次數、轉賬支付頻率）

3）M（Monetary）-交易金額/資產規模：客戶有多少錢？（AUM、信用卡消費額）

2. 銀行應用

根據RFM分數將客戶分為八大象限：

1）重要價值客戶：最近有交易，交易頻繁，資產雄厚。超級VIP和基石客戶

2）重要保持客戶：最近有交易，金額大，但不常來往。事件驅動型客戶

3）重要發展客戶：最近活躍，互動頻繁，但當前價值不高。年輕潛力客群或薪資客戶

4）重要挽留客戶：資產高，歷史上很活躍，但最近很久沒來了。高流失風險預警信號

5）重要回流客戶：資產很高，但很久不交易、不互動。主賬戶轉走，留下閑置資金

6）一般價值客戶：最近有交易，但頻率低、金額小。新客戶或沉睡喚醒初期客戶

7）一般保持客戶：經常有小額交易，但近期不活躍，價值不高。習慣性低頻用戶

8）完全流失客戶：三個維度都很低。基本可以判定為已流失客戶

3. 差異化策略

1）私行客戶（超高凈值）：專屬投顧、非金融增值服務、線下深度關系維護

2）財富客戶（高凈值）：理財經理1V1服務、產品定制、優先通道

3）大眾富裕客戶：智能投顧、客戶經理小組服務、線上化運營為主

4）長尾客戶：完全線上化、自動化、低成本服務，挖掘有潛力的客戶向上輸送

價值：實現精細化資源分配和精準營銷，提升投入產出比（ROI）

三、NPS（Net Promoter Score，凈推薦值）模型

作用：衡量客戶忠誠度和口碑的黃金指標

核心問題：您有多大可能愿意將我們的銀行/產品推薦給您的朋友或同事？（0-10分）

1. 客戶分類

1）推薦者（Promoters，9-10分）：忠誠度高，會重復購買并推薦他人

2）被動者（Passives，7-8分）：滿意但不忠誠，容易被競爭對手吸引

3）貶損者（Detractors，0-6分）：不滿意，可能損害品牌形象

4）NPS計算公式：NPS=（推薦者百分比-貶損者百分比）*100

2. 銀行應用：在關鍵旅程后觸發調研

價值：將抽象的“客戶感受”轉化為可衡量、可管理的指標，并驅動內部流程優化

四、海盜指標模型（AARRR）

1. 獲客（Acquisition）

2. 激活（Activation）

3. 留存（Retention）

4. 收入（Revenue）

5. 推薦（Referral）：MGM（Member Get Member）

五、客戶旅程地圖（Customer Journey Mapping）

作用：用于診斷和優化客戶體驗。

1. 核心要素

描繪客戶為實現一個目標所經歷的所有觸點（Touchpoints）、動作（Actions）、想法（Thoughts）和情緒（Emotions）

2. 銀行應用

1）繪制“貸款申請”旅程

2）識別“痛點和爽點”

3）組建跨部門小組（科技、風險、業務）共同優化旅程，消除痛點，復制爽點

價值：打破部門墻，統一以客戶體驗為中心進行流程再造和優化，是推動數字化轉型的利器

第三篇：實操篇

第五講：構建適應高質量零售客戶經營的組織生態

導語：生根落地

一、銀行零售客戶經營參戰部門：戰國“七雄”

1. 零售銀行部/個人金融部：“總參謀部”

2. 網絡金融部/數字金融部“空軍”

3. 財富管理部/私人銀行部：“特種部隊”

4. 信用卡中心：“先鋒軍”

5. 客戶體驗部：“戰地醫生”

6. 數據管理與應用部門：“情報局”

7. 分行及支行網點：“地面部隊”

二、銀行零售客戶經營參戰崗位：龍生“九子”

1. 戰略與決策層

1）首席客戶官（CCO / 零售業務總裁）：客戶終極守護者 & 經營總指揮

2. 核心作戰單元（“特戰隊”模式）

2. （敏捷）產品經理：（“特戰隊隊長”）

3）客戶增長經理 / 營銷運營經理：“精準打擊指揮官”

4）客戶數據分析師/科學家：“團隊的眼睛和大腦”

3. 能力支持平臺（“軍火庫”）

5）數據中臺團隊：“數據彈藥工廠”

6）技術中臺團隊：“技術兵器工廠”

7）客戶體驗治理團隊：“體驗的守護神”

4. 一線執行單元（“神經末梢”）

8）全棧客戶經理 / 關系經理：“客戶的CEO”

9）對公條線協同專員（關鍵新增崗位）：“公私聯動的樞紐”

組織設計工作坊：學員分組，基于所在銀行的實際情況，設計一個面向“新市民”客群的聯合小組，畫出組織架構，定義核心崗位和職責，并闡述如何與對公、科技部門協作

第六講：實戰場景推演：4個實戰場景

導語：學而不用非君子

實戰場景一：新增客戶和存量客戶經營

1. 認知更新

1）定位：新增客戶是“流量”、存量客戶是“留量”

2）“雙軌”交匯融合

a將新增客戶迅速轉化為活躍的存量客戶（通過有效的激活策略）

b讓滿意的存量客戶成為推廣員（通過轉介裂變帶來新增客戶）

3）“新增-存量”螺旋模型：獲客→活客→留客→悅客→再獲客

2. 新增客戶和存量客戶分開經營的原因和意義

1）目標不同

a新增客戶經營：“開源”

b存量客戶經營：“節流”與“增值”

2）成本結構不同

a新增客戶：高成本、高投入（營銷費用、渠道費用、開戶成本）

b存量客戶：低成本、高回報（已有信任基礎、數據積累，邊際服務成本低）

3）策略核心不同

b新增客戶“價值主張”和“轉化效率”

b存量客戶：“客戶體驗”和“深度需求挖掘”

4）考核指標不同

b新增客戶：獲客成本、新增客戶數、首購產品率

b存量客戶：客戶流失率、客戶活躍度、產品持有數、交叉銷售率、客戶終身價值

3. 新增客戶經營

1）渠道策略：全域精準觸達

線上公域（流量池）、線下網點（體驗場）、轉介裂變（信任鏈）

2）產品策略：打造“鉤子”產品

——設計低門檻、高價值、體驗好的入門產品，降低決策成本

3）轉化策略：極致簡化流程

a線上：支持一鍵開戶、人臉識別、信息預填

b線下：實現“一分鐘開卡”

4）數據策略：歸因與優化

——建立渠道歸因模型，清晰計算每個渠道的獲客成本和轉化效率，從而將預算投向ROI最高的渠道，持續優化“飛輪”效率。

4. 存量客戶經營

1）客戶洞察：基于數據的分層分群

工具：“RFM模型”和“客戶生命周期模型”

a高價值高活躍客戶（重要價值客戶）：聚焦“防流失”和“尊享服務”

b高價值低活躍客戶（重要保持客戶）：聚焦“防流失”和“激活”

c低價值高活躍客戶（重要發展客戶）：聚焦“價值提升”

d低價值低活躍客戶（一般維持客戶）：聚焦“低成本批量運營”

2）核心策略

——Next Best Action（NB）——下一個最佳行動

3）體驗優化：打造“MOT”關鍵時刻

——服務體驗/權益體驗/情感體驗

4）聯動策略：打通“公私聯動”

崗位設置：“公私聯動專員”

實戰任務：“客戶經營”工作坊，分別設計一套針對本行新增客戶和存量客戶的經營方案

實戰場景二：零售客戶分層常見模型

1. 資產規模分層

2. 生命周期分層

3. 價值潛力分層（RFM模型）

4. 綜合標簽化分群

實戰任務：看數據、找緯度、給客戶分層（數據另行準備）

實戰場景三：客戶層級躍升——四輪驅動模型

1. 產品與服務驅動：吸引力

具體舉措：設計差異化、有梯度的產品與權益（專屬產品、升級禮遇）

2. 科技與數據驅動：洞察力

具體舉措：精準識別客戶躍升機會點（大數據預警躍遷信號、推薦下一個最佳行動）

3. 活動與實踐驅動：催化力

具體舉措：抓住關鍵時機（生命周期事件、營銷活動）

4. 人際關系驅動：信任力

具體舉措：客戶經理專業賦能（專業化顧問、個性化關懷）

四者關系：產品權益是誘餌，科技數據發現機會，活動事件創造節點，人的關系最終臨門一腳，完成信任轉化。

實戰任務：“躍升”工作坊

本次課程交付物：

《銀行零售客戶經營百寶書：從戰略到執行》

《零售客戶躍遷實戰工具包：模型、話術、案例集》

《XX銀行客戶經營方案完整范例》

江老師

江潯楷老師 金融數字化落地專家

22年銀行/金融科技公司實戰經驗

中級經濟師

山東財經大學產業導師

多層級成長：跨越網點、支行、省分行、總行

【傳統銀行→金融科技→數字化轉型→AI落地】

曾任：某全國行股份制銀行丨數據資源部、總經理助理

曾任：平安金融壹賬通（上市金融科技公司）丨高級運營總監

曾任：中國工商銀行總行丨高級經理

曾任：中國工商銀行湖北省分行丨客戶經理

多技術科研：數字化轉型科研成果/技術輸出

→1部專著：參與行業首部數據資產入表專著《數據資產入表全流程解析》；

→2項發明專利：《一種金融行業數據標準對標的方法、系統、設備及介質》《元數據管理方法、系統、設備及存儲介質》

多維度認可：獲得多項高含金量獎項

→榮獲中國人民銀行頒發的“金融科技發展獎”三等獎

→獲得工商銀行總行頒發的“產品創新獎”

→被中小銀行互聯網金融聯盟評為“最具魅力講師”

→入選中國下一代教育基金會年度微公益個人優秀案例

多銀行實踐：為多個銀行實現數字化轉型提升

→中國工商銀行：策劃“人脈挖寶”活動，開創社會化營銷先河；獲客成本0.22元/人，獲評《每日經濟新聞》年度最佳案例等十多項年度大獎；

→恒豐銀行：主導數字化賦能平臺矩陣，帶領團隊搭建“模型工場、BI數據分析平臺、自主用數平臺、數字化協作平臺”四大數字化底座，支撐全行業務條線數據驅動轉型；優化住房按揭貸款系統，建立線上審批機制，業務辦理周期縮短2/3，推動業務規模從30億突破百億；

→平安金融壹賬通：帶領團隊研發“智能外呼、用戶畫像、在線代理人”等工具，為40多家中小銀行提供全鏈路智能營銷解決方案；

擅長領域：金融科技、金融數字化、人工智能等前沿技術，全面賦能銀行前中后各環節、總分支各層次業務；策劃和組織基于社交媒體的互聯網營銷；銀行零售客戶全生命周期經營；銀行大型線上線下對外發布、論壇、大賽等活動的策劃和現場組織；單位新員工快速融入及個人發展路徑規劃和設計……

實戰經驗：

江潯楷老師擁有22年銀行/金融科技公司實戰經驗，從銀行基層網點業務筑基逐步跨越到總行數字化轉型落地實踐，兼具業務、技術、數據三視角，為多家銀行從“點-線-面”全域賦能金融科技創新與數字化轉型實踐，做到“干一行，行一行；一行行，行行行”。

?【點-單點獲客工具創新】——中國工商銀行總行

01-【1個社會化營銷先河開創】：策劃“人脈挖寶”活動，開創銀行業社會化營銷先河，吸引200萬客戶、120個國家和地區參與，獲客成本0.22元/人，獲評《每日經濟新聞》年度最佳案例，獲得年度社會化營銷獎項10余項；

02-【3大平臺落地+3大自媒體矩陣】：參與籌建總行互聯網金融營銷中心，參與“融e購、融e聯、融e行”三大平臺從0到1落地，構建“支付+投資+融資”三大業務條線，上線“工銀e支付、手機銀行理財模塊”等7大核心產品；策劃搭建“丁丁創e、融e說、趙說不誤”三大自媒體矩陣，實現H5、圖文、音頻立體傳播，官方微博粉絲從0增長至619萬，獲中國下一代教育基金會“微公益大獎”；

03-【2萬家網點營銷系統建設+8條資源線打通】：參與工行母品牌及子品牌架構梳理，升級2萬家網點營銷傳播系統建設，整合網點電視、顯示屏、海報等資源，實現宣傳素材自動化管理與效果監測，推動品牌傳播效率提升；整合個人金融、公司業務、信用卡等8大條線資源，制定年度整合營銷方案，統籌億元級營銷預算，實現全行營銷活動ROI提升；

?【線-營銷全線模式創新】——平安金融壹賬通

01-【30+大營銷工具創新+獲客模式創新】：開發智能營銷產品線，帶領團隊研發“智能外呼、用戶畫像、在線代理人”等工具，為貴陽銀行、樂山銀行等40多家中小銀行提供全鏈路智能營銷解決方案，其中鄂州銀行用戶畫像項目使客群精準度提升60%，樂山銀行睡眠客戶喚醒率達35%；整合電信運營商流量資源，探索“運營商數據+金融科技”獲客模式，助力單一北區放款量達東/南/西區總和2倍；

02-【40+中小銀行流量支持】：發起“中小銀行流量資源池”項目，對接電信部門千萬級C端用戶，通過API接口實現流量精準導流，項目入選公司年度重點投資計劃，為40多家中小銀行提供流量資源支持。

?【面-銀行數字化全局落地創新】——恒豐銀行

01-【銀行數字化轉型頂層設計】：參與全行“十四五”戰略規劃，參與完成全行數字化轉型頂層設計，主創全行文化體系數字化表達式，主責“建設一流數字化敏捷銀行”戰略發布會，開啟全行數字化轉型序幕；

02-【業務數據驅動轉型支撐】：牽頭搭建“模型工場、恒數BI、自主用數平臺、豐秘協作平臺”四大數字化底座，實現模型管理、數據供應、分析決策、流程協作全鏈路數字化，支撐全行業務條向數據驅動轉型；牽頭“創新馬拉松、建模大賽、恒心活化大賽”三大賽事，培育數據人才，形成可復用數據模型，推動數據資產從技術工具向業務賦能轉化；

03-【金融產品敏捷落地+流程數字化改造】：推動花唄落地項目，28天完成系統對接、風控模型嵌入及業務上線，成為螞蟻集團同類合作中效率最高案例，該產品成為部門貸款余額最重要的支撐；優化住房按揭貸款系統，建立線上審批模型，業務辦理周期縮短2/3，推動業務規模從30億增長至破百億；

部分授課案例：

序號企業課題期數

1中國工商銀行

總行及各分行《互聯網金融的實戰案例及思考》50+

2中小銀行聯盟

北京金融科技產業聯盟

中國金融認證中心《零售客戶的互聯網運營》

《數據資產入表實務》

《數字化轉型實踐探索》

《互聯網金融的實戰案例及思考》8

3上海銀行、北京銀行

昆侖銀行

人民銀行《互聯網金融的實戰案例及思考》

《金融科技助力銀行零售客戶經營》

《互聯網金融與金融科技在金融行業應用》7

4佛山農商銀行

貴陽銀行、廣州銀行

山東財經大學

武漢工程科技大學

山東大學（威海）

太原大學《數據資產入表實務》

《數字化轉型實踐探索》

《金融科技賦能銀行線上獲客》

《數字化轉型及人工智能聯合賦能銀行業務》7

主講課程：

《數贏未來：銀行業數字化轉型頂層設計與落地實踐》

《人工智能在銀行的最后一公里：AI賦能與落地實戰》

《技勝未來：金融科技賦能銀行新增長引擎》

《智戰龍門：用人工智能打造超級個體》

《科技、數據、AI三箭齊發，助力零售客戶經營》

《銀行零售業務營銷新范式》

授課風格：

★ 邏輯清晰、層層遞進：以遞進式邏輯解構復雜金融業務，梳理故事線，定位關鍵問題，引導學員快速掌握核心要點。

★ 注重實戰、著眼落地：從理論到實操，提供定制化工具和解決方案，確保學員能將知識轉化為實際工作成果。

★ 沉浸教學，激發共鳴：從學員視角出發，用通俗語言講解專業內容，結合案例互動，營造高參與度的課堂氛圍。

★ 成果導向，價值交付：針對培訓目標設計課程內容，從認知提升到技能落地，助力學員和機構實現業務突破。

部分服務客戶：

銀行：中國工商銀行總行、工商銀行長春培訓中心、工商銀行杭州培訓中心、工商銀行20多家一級分行、工商銀行50多家二級分行/支行、上海銀行總行、北京銀行北京分行、昆侖銀行總行、廣州銀行總行、佛山農商銀行總行

金融機構：中國金融認證中心、人民銀行培訓中心、北京金融科技產業聯盟、中小銀行聯盟、上海金融信息行業協會、上海湖北商會、北京湖北商會、企商在線

高校：山東財經大學、武漢工程科技大學、山東大學（威海）、太原大學

部分客戶評價：

“江老師這課，聽得我是又興奮又慚愧。興奮的是，他講的‘北斗七星模型’一下子把我們零散的做法串成了體系，像給了張高清地圖。慚愧的是，我們以前確實在‘瞎忙’，數據很多但沒用出彩。他最厲害的是，能把‘數字化轉型’這種虛詞，拆解成‘客戶旅程地圖’、‘下一個最佳行動’這些我們聽得懂、能馬上動手的具體動作。課件也是，沒一句廢話，全是干貨和工具，感覺他不是在‘講課’，是在給我們‘交付解決方案’。兩天的課，我筆記本記得密密麻麻，回去就能跟團隊開會部署。”

——中國工商銀行 零售金融部高級經理 張處

“我組織過很多場培訓，江老師的課是少數能讓我從頭到尾沒摸過手機的。他的邏輯層次太清晰了，從國家戰略講到技術原理，再落到銀行具體場景，層層推進，像剝洋蔥一樣，最后讓你看到核心。而且他特別風趣。”

——中小銀行互聯網金融聯盟 培訓總監 李總

“說實話，我來之前擔心這類課程會過分鼓吹技術而忽視風險。但江老師的課非常‘實誠’，也特別透徹。他講AI落地，花了很大篇幅講‘最后一公里’的挑戰，比如模型偏見、數據隱私、監管合規，這很難得。語言很有穿透力，把技術、業務和監管三者的關系講得明明白白，讓我對如何實施‘穿透式監管’有了更清晰的思路。這才是責任的專家視角。”

——中國人民銀行某分行 科技監管處科員 王某

“江老師的課，是典型的‘把互聯網金融揉碎了、嚼爛了，喂給學員’。他能把深奧的算法、模型，用‘菜譜’、‘燃料’、‘廚房’這種生活化的比喻講出來，我的研究生們都聽得津津有味。這種‘解構’能力非常強，先把一個復雜系統拆成零件，再用一套嚴密的邏輯把它拼裝回去，讓學生不僅能‘知其然’，更能‘知其所以然’。他的課件本身就是一套極佳的研究框架，理論深度和實戰案例結合得天衣無縫，我已經跟學院申請，請他做我們的客座教授了。”

——山東大學 金融科技專業 趙老師

“太實用了！江老師講的‘天地人’三個戰場，簡直就是我們每天工作的真實寫照。他上課方式很輕松，像聊天一樣，但句句都點在要害上。比如講AI寫營銷文案，他當場演示，效果立竿見影，我們組第二天就試著用上了。沒有那些虛頭巴腦的東西。全程無尿點，因為講的都是我們正在頭疼的問題，給出的答案還特別透。”

——上海銀行 網絡金融部產品經理 劉同學

“我這個人實在，就愛聽能解決實際問題的課。江老師講‘科技金融’，沒整那些高大上的名詞，而是用‘工商銀行的產業鏈孵化貸’、‘招行的科創貸模型’這種活生生的例子，告訴我們銀行是怎么具體支持中小企業的。他把一套復雜的風控和產品設計，講得通俗淺顯，讓我這個非金融科班出身的人也聽得通透。這下我再去跟銀行談合作，心里更有底了，知道關鍵點在哪。這課，值！”

——中小企業協會 金融服務平臺負責人 周總

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